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Enregistrement W4389227945 · doi:10.1158/2326-6074.tumimm23-a022

Abstract A022: Immunotherapy of IL-6R Prevents Relapse and Metastasis of Triple-Negative Breast Cancer

2023· article· en· W4389227945 sur OpenAlexaboutno aff
Aushia Tanzih Al Haq, Pao‐Pao Yang, Christopher Jin, Jou‐Ho Shih, Li-Mei Chen, Lu‐Hai Wang, M Snyder, Hsin-Ling Hsu

Notice bibliographique

RevueCancer Immunology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyMedicineCancer researchTriple-negative breast cancerMetastasisBreast cancerTumor microenvironmentCancerCytotoxic T cellImmunologyOncologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple Copies in T-cell Malignancy-1 (MCT-1 or MCTS1) is a prognostic biomarker for aggressive breast cancers. Overexpressed MCT-1 stimulates the IL-6/IL-6R/gp130/STAT3 axis, promoting epithelial-to-mesenchymal transition, cancer cell stemness and tumor progression. To study the mechanism underlying TNBC immunity and aggressiveness, TNBC cell lines with different MCT-1 expression levels were evaluated. Primary tumor invasion and postsurgical local recurrence and distant metastasis were assessed in orthotopic syngeneic mice given indicated immunotherapy and/or MCT-1 silencing (shMCT-1). We found that shMCT-1 suppresses the transcriptome of inflammatory response and metastatic signaling in TNBC cells and inhibits TNBC progression, metastasis and mortality in xenograft mice. Combined IL-6R immunotherapy and shMCT-1 effect further decreased intratumoral M2 macrophages and T regulatory cells (Tregs) and avoided postsurgical TNBC expansion. Multiple positive feedback loops of the MCT-1/IL-6/IL-6R/CXCL7/PD-L1 axis were identified in TNBC cells, which boost metastatic niches and immunosuppressive microenvironments. MCT-1high/PD-L1high/CXCL7high and CXCL7high/IL-6high/IL-6Rhigh expression patterns predict worse prognosis and poorer survival in breast cancer patients. IL-6R-based immunotherapy more effectively prevented postsurgical TNBC metastasis, recurrence and mortality than anti-PD-L1 immunotherapy. Anti-IL-6R improved helper T, cytotoxic T and natural killer (NK) cells in lymphatic system and decreased Tregs in the recurrent and metastatic tumors, but anti-PD-L1 incapably elevated NK cells. Combined IL-6R and PD-L1 immunotherapies abridged TNBC cell stemness and M2 macrophage activity better than monotherapy. Sequential immunotherapy of PD-L1 and IL-6R demonstrated the best survival outcome, lowest postoperative recurrence and metastasis than synchronized therapy, particularly in shMCT-1 context. Conclusion: Systemic targeting of the MCT-1/IL-6/IL-6R/CXCL7/PD-L1 interconnection enhances the immune surveillance that inhibits aggressiveness of TNBC. Citation Format: Aushia Tanzih Al Haq, Pao-Pao Yang, Christopher Jin, Jou-Ho Shih, Li-Mei Chen, Lu-Hai Wang, Michael P. Snyder, Hsin-Ling Hsu. Immunotherapy of IL-6R Prevents Relapse and Metastasis of Triple-Negative Breast Cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Tumor Immunology and Immunotherapy; 2023 Oct 1-4; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2023;11(12 Suppl):Abstract nr A022.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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